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      "Using TensorFlow backend.\n"
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    "import pandas as pd\n",
    "import numpy as np\n",
    "import sys\n",
    "import jieba\n",
    "import os\n",
    "import pickle   #持久化\n",
    "from numpy import *\n",
    "from sklearn import feature_extraction\n",
    "from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer #TF-IDF向量转换类\n",
    "from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer #TF_IDF向量生成类\n",
    "from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer\n",
    "from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer \n",
    "from sklearn.datasets.base import Bunch\n",
    "from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB #多项式贝叶斯算法\n",
    "import gc #解決memory error問題\n",
    "from sklearn.utils import shuffle\n",
    "import random\n",
    "import gensim\n",
    "from gensim.models import word2vec\n",
    "from gensim.models import doc2vec\n",
    "import pickle\n",
    "from sklearn.model_selection import train_test_split\n",
    "from sklearn import svm\n",
    "from sklearn.metrics import classification_report\n",
    "\n",
    "from sklearn.preprocessing import LabelEncoder,OneHotEncoder\n",
    "from tensorflow.keras.layers import LSTM, Activation, Dense, Dropout, Input, Embedding\n",
    "from tensorflow.keras.models import Model\n",
    "from tensorflow.keras.optimizers import RMSprop, SGD\n",
    "from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping\n",
    "from keras.utils import np_utils\n",
    "from tensorflow.keras import Sequential"
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    "with open('toutiao_cat_data.txt', 'r', encoding='utf8') as f:\n",
    "    data = f.read().splitlines()"
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       "['联想 手机 新 掌门 宣战 小米 新 国民 旗舰 全面 屏 进入 3.0 时代',\n",
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       " '五一 假期 中国 游客 韩国 疯狂 扫货 乐天 暗喜 销售 增长 45%',\n",
       " '任志强 预测 2018 年 房地产 要降 真的 降价',\n",
       " '农家 蛋 土 鸡蛋 普通 鸡蛋 价格 贵 一倍 营养 高',\n",
       " '评价 电影 东成西就',\n",
       " '首届 北斗 之星 创新 创业 大赛 开幕',\n",
       " '微信 支付宝 正式 宣布 收编 用户 商家 会 影响',\n",
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       " '母亲 救 一小 乞丐 回家 乞丐 母亲 养老 钱 抢走 实情 令人感动',\n",
       " '迷你 世界 世界 泰拉 瑞亚 生存 战争 蓝图 奶块 抄袭',\n",
       " '浙江省 几所 大学 首批 获得 博士学位 授予权',\n",
       " '万达 商业 富力 房企 A股 IPO 排序 集体 倒退',\n",
       " '户口 本村 本村 土地 户口 迁回',\n",
       " '上课时 学生 手机 响个 不停 老师 一怒之下 手机 摔 家长 发票 老师 赔 看待 这种 事',\n",
       " '玩 夏侯惇 想半肉 半 输出 想要 全肉 那种 没有 帮忙 1v2 那种',\n",
       " '高考 备考 高考 数学 函数 专练 部分 题型 多种 解法 （ 换种 思路 做 题 ）',\n",
       " '阿凡 达 开拍 2020 年 上映 前 够 撼动 187 亿 纪录',\n",
       " '亚冠 / 决赛 首回合 鹿岛 鹿角 vs 上海 上港   胡 尔克 或缺 战',\n",
       " '马云 经典 演讲 永心 听 完 一个 人生',\n",
       " '李连杰 古装 剑 甄子丹 古装 剑 成龙 古装 剑 比不上',\n",
       " '微信 提现 银行卡 不收 手续费',\n",
       " '爱心 助农 悲情 牌',\n",
       " '明星 代言 哪家 强 盘点 各大 空调 品牌 代言人',\n",
       " '北京 国际 车展 新车 月 河南',\n",
       " '看过 美国 狱警 收拾 监狱 犯人 手段 绝对 不想 进去',\n",
       " '电视剧 取名 关乎 成败 剧名 含义 绝对 看不懂',\n",
       " '龙头 （ 妖股 ） 首阴 战法 … … ~',\n",
       " '愿君 心似 我心 下句',\n",
       " '四川 平昌 乡镇 入选 四川 十大 最美 茶乡',\n",
       " '昆明 破 酥 包子 名字',\n",
       " '共享 汽车 真的 共享 经济 一个 风口',\n",
       " '准备 买车 朋友 注意 即日起 汽车 是否 营运 必须 喷字',\n",
       " '吴佩慈生 孩子 奖 51 亿 实习 人妻 摇身 变 富婆 嫁入 豪门',\n",
       " '看待 共享 男友 新 热潮',\n",
       " '上联 无可奈何花落去 下联',\n",
       " '上联 风花雪月 情 万里 下联',\n",
       " '变速箱 油 刹车油 多久 换 一次 比较',\n",
       " '网传 小白以 2500 万 欧元 年薪 签约 J 联赛 神户 胜利 船队 对此',\n",
       " '哈登 引大 争议 ESPN 嘲讽 他造 犯规 NBA 官方 公开 支持 哈登',\n",
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       " 'NBA 球星 最美 妻子 科比 排不上 太太 颜值 碾压 球 夫人',\n",
       " '二本 院校 毕业生 奋斗 年 月薪 过万',\n",
       " '2018 年来 广州 游玩 著名景点 不可 错过',\n",
       " '武汉 今晨 教育 资讯 快线',\n",
       " '爷爷 最爱 纯铜 手把 件 每一款 精品 精细 雕刻 真 气派',\n",
       " '中国 军工 科技 会 井喷 发展 英国 专家 找到 答案 多国 听 沉默',\n",
       " '高校 直播 逃生 公开课',\n",
       " '美团 发布 2018 年 外卖 骑手 群体 研究 报告 农村 占 75% 对此',\n",
       " '立夏后 农事 概要 农民 朋友 必须 知道',\n",
       " '我花 2W 报班 只花 20 … …',\n",
       " '真 舍不得 离开 马刺 黄蜂 新 主帅 再三 感谢 波波维奇 乔丹 签约 血 赚',\n",
       " 'LOL 小马 宣布 以后 会 随缘 直播 PDD 一起 搞 事情',\n",
       " '氢 燃料电池 概念股 前景 期   支 龙头股 或迎 上涨 机遇',\n",
       " '玄子 参加 节目 穿 泳衣 秀美 身材 这腿 可真 白嫩',\n",
       " '违规 发布 虚假 广告   取消 办学 资格',\n",
       " '「 平安 」 警惕 车 杀手 伤害 孩子',\n",
       " '硬气 警告 无效 直接 反 锁定   印 战机 虐 体无完肤',\n",
       " '里程碑 首艘 国产 航母 海试 交付 需 耐心 等待',\n",
       " '官方 发文 规范 民间 借贷   未经 批准 从事 放贷 业务',\n",
       " '开发者 过来 区块 链 技术 成为 热门 职业技能',\n",
       " '16 鲜为人知 最佳 旅游 地点 中国 投资 热点 越南 城市',\n",
       " '普京 中国 送上 229 亿 订单 大礼 一口气 拿下 台 盾构 机',\n",
       " '「 正荣 · 香 山麓 院 」 墅 说 千年 香山 实景 示范区 即将 耀世 公开',\n",
       " '詹姆斯 一直 西部 有没有 机会 次 总决赛',\n",
       " '理解 知其 白守 黑为 天下 式 知其雄守 雌 天下 溪 知其荣守 其辱 天下 谷 这句 话',\n",
       " '上海 钻石 联赛 今晚 飞人 对决   一次 小谢 想 赢 苏炳添',\n",
       " '袁姗姗 竟然 输给 马思纯 知道 袁姗姗 马甲 线 女神',\n",
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       " '常德 石门 壶 瓶山 供电所 山里 明星 企业',\n",
       " '2018 世界杯 巴西队 进四强',\n",
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       " '五大 直播 平台 见证 JJ 斗地主 首届 KPT 校园 菁英 赛 重庆 开战',\n",
       " '猛龙 总裁 比赛 中 情绪 失控 罚款',\n",
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       " '号称 开 万公里 不修 铃木 新车 售价 10 万 油耗 仅 5L',\n",
       " '航母 辽宁 舰 女司机 竟是 23 岁 大学生 巾帼不让须眉 厉害 姐',\n",
       " '面对 社会 压力 该不该 微整 网友 不该 迪丽 热巴 郑爽 失败',\n",
       " '真 省心 特朗普 吵吵 撤军 之际 刚刚 美军 大兵 韩国 惹事',\n",
       " '未来 看好 20 岁 亚夏 汽车 拟 作价 185 亿元 卖壳',\n",
       " '冷兵器 时代 打仗 显出 国库 空虚 打仗 时 难道 不发 军饷',\n",
       " '篆书 书写',\n",
       " '美国 宣布 退出 伊核 协议 中东 有何 重大 影响',\n",
       " '王者 荣耀 新 活动 初夏 特饮 兑换 回城 特效 公孙 李元芳 泳装 皮肤',\n",
       " '王者 荣耀 张大 仙 公布 新 女友 照片 前任 灰灰 愤怒 开 撕称 真 恶心',\n",
       " '现在 俄罗斯 处于 扩张期 衰退期',\n",
       " '销量 高 等于 质量   三款 烂 大街 合资 车 投诉 不断',\n",
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       " '新型 分销 模式 淘宝 创业 福音',\n",
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       " '故事 高中女生 江雪檐 成绩优秀 不断 遭受 同学 欺负 学霸 同桌 照顾',\n",
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       " '泰国 这位 迎宾 小姐 突然 中国 爆火 网友 全在学 微微一笑',\n",
       " '夏季 使用 汽车空调 种 坏习惯 会 伤身',\n",
       " '张靓颖 欠 一个 独立 灵魂',\n",
       " '支付宝 主要 升级',\n",
       " '外交部 提醒 中国 公民 暂勿 前往 缅甸 北部 冲突地区',\n",
       " '中国象棋 2018 第五届 川渝贵 滇 象棋 名手 邀请赛 曾军 夺冠',\n",
       " '36 年 数学老师 提分 技巧 不会 白捡 分',\n",
       " '好玩 穿越 游戏',\n",
       " '姑姐 夫妻 离婚 公婆 跪求 一件 事 听后 离婚',\n",
       " '湖南 金交 中心 携手 衡阳市 金融服务 中心   助推 产业 转型 升级',\n",
       " '李连杰 现身 四川 探访 灾后 重建 食堂 吃 白菜 孩子 爷爷 机智 回应',\n",
       " '中国 这位 女 科学家 火 攻破 美国 核心 武器 技术 价值 500 亿',\n",
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       " '股神 巴菲特 想 苹果 买下来 助理 买 iPhone   X',\n",
       " '前 法国 国脚 逃离 中超 苦海 四年 时间 终圆 冠军 梦 欧冠 梦',\n",
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       " '刺激 战场 灵魂 拷问 沙漠 图 海岛 图 张才 真爱',\n",
       " 'S11 赛季 王者 荣耀 高端 局 现在 禁 英雄',\n",
       " '村里 苦命 老 鸳鸯 一个 光棍 半辈子 一个 守寡 几十年',\n",
       " '李斯 篆书 作品 峄 山 刻石 全文 译文 对照 欣赏',\n",
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   "execution_count": 21,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# 對dataset label 做編碼\n",
    "le = LabelEncoder()\n",
    "new_label = le.fit_transform(trainData.label).reshape(-1,1)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 22,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "(382688, 1)"
      ]
     },
     "execution_count": 22,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "new_label.shape"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 23,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# label list\n",
    "new_label = new_label.tolist()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 24,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "(382688, 15)\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "#要先轉乘np.array\n",
    "new_label = np.array(new_label, dtype='float64')\n",
    "# label encoding\n",
    "new_label = np_utils.to_categorical(new_label,15)\n",
    "print(new_label.shape)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 25,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "array([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],\n",
       "      dtype=float32)"
      ]
     },
     "execution_count": 25,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "new_label[0]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 26,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# 随机选择20%作为测试集，剩余作为训练集\n",
    "X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(train_arrays, new_label, test_size=0.20, random_state=0)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 27,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "(306150, 300)\n",
      "(76538, 300)\n",
      "(306150, 15)\n",
      "(76538, 15)\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "print(X_train.shape)\n",
    "print(X_test.shape)\n",
    "print(y_train.shape)\n",
    "print(y_test.shape)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 28,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "W0803 18:28:19.199299  6100 deprecation.py:506] From D:\\Anaconda\\lib\\site-packages\\tensorflow\\python\\ops\\init_ops.py:1251: calling VarianceScaling.__init__ (from tensorflow.python.ops.init_ops) with dtype is deprecated and will be removed in a future version.\n",
      "Instructions for updating:\n",
      "Call initializer instance with the dtype argument instead of passing it to the constructor\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Model: \"sequential\"\n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "Layer (type)                 Output Shape              Param #   \n",
      "=================================================================\n",
      "dense (Dense)                (None, 512)               154112    \n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "dropout (Dropout)            (None, 512)               0         \n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "dense_1 (Dense)              (None, 256)               131328    \n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "dropout_1 (Dropout)          (None, 256)               0         \n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "dense_2 (Dense)              (None, 128)               32896     \n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "dropout_2 (Dropout)          (None, 128)               0         \n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "dense_3 (Dense)              (None, 15)                1935      \n",
      "=================================================================\n",
      "Total params: 320,271\n",
      "Trainable params: 320,271\n",
      "Non-trainable params: 0\n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "Train on 306150 samples, validate on 76538 samples\n",
      "Epoch 1/10\n",
      "306150/306150 [==============================] - 15s 48us/sample - loss: 2.5854 - acc: 0.1053 - val_loss: 2.5818 - val_acc: 0.1094\n",
      "Epoch 2/10\n",
      "306150/306150 [==============================] - 15s 48us/sample - loss: 2.5805 - acc: 0.1078 - val_loss: 2.5787 - val_acc: 0.1112\n",
      "Epoch 3/10\n",
      "306150/306150 [==============================] - 15s 47us/sample - loss: 2.5644 - acc: 0.1153 - val_loss: 2.5533 - val_acc: 0.1185\n",
      "Epoch 4/10\n",
      "306150/306150 [==============================] - 14s 47us/sample - loss: 2.5463 - acc: 0.1197 - val_loss: 2.5371 - val_acc: 0.1212\n",
      "Epoch 5/10\n",
      "306150/306150 [==============================] - 15s 48us/sample - loss: 2.5358 - acc: 0.1224 - val_loss: 2.5295 - val_acc: 0.1229\n",
      "Epoch 6/10\n",
      "306150/306150 [==============================] - 15s 49us/sample - loss: 2.5293 - acc: 0.1242 - val_loss: 2.5250 - val_acc: 0.1250\n",
      "Epoch 7/10\n",
      "306150/306150 [==============================] - 17s 54us/sample - loss: 2.5233 - acc: 0.1271 - val_loss: 2.5205 - val_acc: 0.1280\n",
      "Epoch 8/10\n",
      "306150/306150 [==============================] - 18s 59us/sample - loss: 2.5197 - acc: 0.1272 - val_loss: 2.5170 - val_acc: 0.1274\n",
      "Epoch 9/10\n",
      "306150/306150 [==============================] - 16s 53us/sample - loss: 2.5159 - acc: 0.1294 - val_loss: 2.5112 - val_acc: 0.1323\n",
      "Epoch 10/10\n",
      "306150/306150 [==============================] - 18s 57us/sample - loss: 2.5126 - acc: 0.1298 - val_loss: 2.5102 - val_acc: 0.1298\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "model = Sequential()\n",
    "\n",
    "model.add(Dense(512, input_dim=(X_train.shape[1]) , activation='relu'))\n",
    "model.add(Dropout(0.3))\n",
    "model.add(Dense(units=256,activation='relu'))\n",
    "model.add(Dropout(0.3))\n",
    "model.add(Dense(units=128,activation='relu'))\n",
    "model.add(Dropout(0.3))\n",
    "model.add(Dense(units=15,activation='softmax'))\n",
    "\n",
    "model.summary()\n",
    "model.compile(loss=\"categorical_crossentropy\",optimizer='adam',metrics=[\"accuracy\"])\n",
    "\n",
    "model_fit = model.fit(X_train,y_train,batch_size=100,epochs=10,\n",
    "                      validation_data=(X_test,y_test),\n",
    "#                      callbacks=[EarlyStopping(monitor='val_loss',min_delta=0.0001)] ## 當val-loss不再提升時停止訓練\n",
    "                     )"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 29,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "test_pred = model.predict(X_test)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 30,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "array([0.01861127, 0.06443188, 0.10559724, 0.10000285, 0.07227954,\n",
       "       0.04639824, 0.09321243, 0.07228301, 0.10259405, 0.06615007,\n",
       "       0.05734689, 0.06666736, 0.00151367, 0.05348979, 0.07942165],\n",
       "      dtype=float32)"
      ]
     },
     "execution_count": 30,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "test_pred[0]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 31,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "306150/306150 [==============================] - 6s 20us/sample - loss: 2.5078 - acc: 0.1314\n",
      "\n",
      "train Acc: 0.1314421\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "result = model.evaluate(X_train, y_train)\n",
    "print ('\\ntrain Acc:', result[1])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 32,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "76538/76538 [==============================] - 2s 20us/sample - loss: 2.5102 - acc: 0.1298\n",
      "\n",
      "test Acc: 0.1297656\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "result = model.evaluate(X_test, y_test)\n",
    "print ('\\ntest Acc:', result[1])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.7.3"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 2
}
